[發(fā)明專利]社交媒體中基于多模態(tài)信息融合賬號位置識別方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110993105.1
• 申請日: 2021-08-27
• 公開（公告）號: CN113704502A
• 公開（公告）日: 2021-11-26
• 發(fā)明（設計）人: 費高雷;劉陽;胡光岷
• 申請（專利權(quán)）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06F16/38
• 分類號: G06F16/38;G06F16/387;G06F40/295;G06F40/30;G06Q50/00
• 代理公司: 成都虹盛匯泉專利代理有限公司 51268
• 代理人: 王偉

1.社交媒體中基于多模態(tài)信息融合賬號位置識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、從數(shù)據(jù)庫中獲取訓練集；

S2、通過特征提取器對訓練集中的數(shù)據(jù)進行特征提取；所述特征提取器負責提取三種正交且與賬戶位置高度相關(guān)模態(tài)特征，包括時間序列特征、名稱詞綴特征和實體語義特征；

時間序列特征提取方法為：通過統(tǒng)計賬戶在24個小時段中發(fā)送推文的頻次分布，得到用戶在實際生活中一天的活躍時間段，也就是該賬戶的時間序列特征，共24維；

名稱詞綴特征提取方法為：對一個賬戶的用戶名進行二元詞綴和三元詞綴的分解，即將一個賬號表示為多個二元詞綴或三元詞綴的組合，將該組合作為賬戶的名稱詞綴特征；

實體語義特征提取方法為：提取消息內(nèi)容中的地點和話題特征，以及個人描述中的語義信息作為實體語義特征；

S3、將提取的特征輸入多模態(tài)融合判別網(wǎng)絡，實現(xiàn)賬號位置的識別；多模態(tài)融合判別網(wǎng)絡的識別過程包括以下子步驟：

S31、采用平行輸入的策略，即將時間序列特征、名稱詞綴特征、實體語義特征作為平行特征輸入到融合判別網(wǎng)絡中；

S32、將時間序列特征、名稱詞綴特征、地點和話題特征分別輸入PCA降維模塊進行降維處理；

S32、將降維處理后的特征通過張量融合的方式進行特征融合；

S34、將張量融合后的特征與個人描述中的語義信息特征進行前端融合；

S35、將前端融合后的特征通過梯度提升樹模型來擬合最終特征。